ianzeng123
Überblick
Die Strategie ist ein quantitatives Handelssystem, das auf Zeitzyklus-Breakthroughs basiert und die Synergien zwischen zwei Zeitzyklen von 15 Minuten und 2 Minuten nutzt, um Handelssignale zu ermitteln. Es beurteilt den Einstiegszeitpunkt, indem es beobachtet, ob der Schlusskurs der 2-Minuten-K-Linie den Höchst- oder Tiefpunkt der vorherigen vollständigen 15-Minuten-K-Linie durchbrochen hat, und stellt eine genaue Risikokontrolle ein, um sicherzustellen, dass ein Risiko-Rendite-Verhältnis von 1:3 besteht, d. h. dass die Gewinne pro Risikogruppe um das Dreifache erhöht werden.
Strategieprinzip
Das Kernprinzip dieser Strategie ist die Identifizierung von Preisbruchsignalen durch eine mehrzeitige Analyse. Die konkrete Umsetzung erfolgt wie folgt:
Zuerst die strategische Nutzung.
request.securityDie Funktion erhält Informationen über den Höchst- und Mindestpreis sowie die Zeit für einen 15-minütigen Zeitraum.Wenn eine neue 15-Minuten-K-Linie erkannt wird (durch den Vergleich der Zeit zwischen der aktuellen und der vorherigen 15-Minuten-Zyklus), die Strategie speichert die Höhen und Tiefen der vorherigen abgeschlossenen 15-Minuten-K-Linie als Durchbruch-Referenzpunkte.
Bei mehreren Bedingungen beurteilt die Strategie, ob der aktuelle 2-Minuten-K-Linie-Kontaktpreis den Höchststand der letzten vollständigen 15-Minuten-K-Linie überschreitet. Wenn die Bedingungen erfüllt sind, ist der Einstiegspreis der 2-Minuten-K-Linie-Kontaktpreis, der Stop-Loss ist auf dem Tiefststand der letzten 15-Minuten-K-Linie festgelegt, und das Gewinnziel ist als Einstiegspreis plus das Dreifache des Risikoprogramms festgelegt (Risikoprogramm = Einstiegspreis - Stop-Loss).
Für die Leerlaufbedingungen beurteilt die Strategie, ob der Schlusskurs der aktuellen 2-Minuten-K-Linie den Tiefpunkt der vorherigen vollständigen 15-Minuten-K-Linie überschreitet. Wenn die Bedingungen erfüllt sind, ist der Einstiegspreis der 2-Minuten-K-Linie-Schlusskurs, der Stop-Loss ist auf dem Hochpunkt der vorherigen 15-Minuten-K-Linie gesetzt, und das Gewinnziel wird als Einstiegspreis minus das Dreifache des Risikoverschusses festgelegt (Risiko = Stop-Loss-Eintrittspreis).
Dieses Design nutzt das Konzept des Durchbruchs, kombiniert mit den Vorteilen der Mehrzyklusanalyse, um wichtige Preisniveaus mit größeren Zeitzyklen (ca. 15 Minuten) zu bestimmen, während kleinere Zeitzyklen (ca. 2 Minuten) verwendet werden, um die Einstiegsmomente zu optimieren, die Gleitpunkte zu reduzieren und die Ausführungsgenauigkeit zu verbessern.
Strategische Vorteile
Klare RisikomanagementDie Strategie hat ein genaues Risiko-Gewinn-Verhältnis von 1: 3 entwickelt, um sicherzustellen, dass der potenzielle Gewinn pro Handel dreimal so hoch ist wie der potenzielle Verlust, so dass ein positiver erwarteter Gewinn erzielt werden kann, auch wenn die Gewinnquote nur etwa 30% beträgt.
Mehrzyklus-SynergieDurch die Kombination zweier Zeiträume von 15 Minuten und 2 Minuten kann die Strategie sowohl wichtige Preisniveaus für größere Zeiträume erfassen als auch Einstiegspunkte für kleinere Zeiträume optimieren und die Handelsgenauigkeit verbessern.
Automatisierte AusführungDie Strategie ist vollständig automatisiert, mit klaren Ein- und Ausstiegsbedingungen, reduziert emotionale Störungen und subjektive Urteile.
FinanzierungsintegrationDie Strategie verwaltet die Positionen auf Basis eines Prozentsatzes der Anteile an den Konten (default_qty_value=10), um sicherzustellen, dass das Risiko im Verhältnis zur Größe des Kontos steigt oder sinkt.
Äußerst anpassungsfähigDie Code-Struktur ist einfach und klar, leicht zu erweitern und zu ändern, und kann auf verschiedene Märkte und Produkte angewendet werden.
Strategisches Risiko
Gefahr einer niedrigen GewinnrateDie durchschnittliche Erfolgsrate der Strategie liegt bei etwa 30%, was bedeutet, dass die meisten Trades zu kleinen Verlusten führen. Für einige Trader kann eine Reihe von verlustreichen Trades zu Stress führen und zu einem vorzeitigen Verzicht auf die Strategie führen.
Falschsignale durchbrechenDer Preis kann sich nach einem Durchbruch nicht in die erwartete Richtung bewegen, was zu häufigen Stop-Loss-Triggern führt. Falsche Durchbrüche sind besonders in schrägen oder stark volatilen Märkten verbreitet.
Slippage-RisikoDer tatsächliche Ausführungspreis kann sich in einem schnelllebigen Markt von den strategisch geplanten Preisen unterscheiden, was die genaue Realisierung des Risiko-Gewinn-Verhältnisses beeinträchtigt.
ÜberhändlerrisikenDie Strategie basiert auf kurzen Perioden (z.B. 2 Minuten) der Ausführung von Transaktionen, was zu Überhändlungen führen und die Transaktionskosten erhöhen kann.
Abhängigkeit vom MarktumfeldDie Strategie funktioniert besser in einem Markt, in dem ein deutlicher Trend zu beobachten ist, und kann schlechter in einem Markt, in dem die Zonen schwanken.
Die Lösung:
- Zusätzliche Filterbedingungen, wie z. B. Trend- oder Schwankungsindikatoren, werden hinzugefügt, um falsche Signale zu reduzieren.
- Erwägen Sie, eine maximale Anzahl von Transaktionen pro Tag festzulegen, um Übertrieb zu vermeiden.
- Anpassung der Risikoparameter oder Aussetzung der Strategie in Zeiten niedriger oder höherer Volatilität.
- Regelmäßige Überprüfung und Optimierung der Strategieparameter, um sicherzustellen, dass sie für das aktuelle Marktumfeld geeignet sind.
Richtung der Strategieoptimierung
Hinzufügen von TrendfilternDie Einführung von Trendbestätigungsindikatoren (wie beispielsweise Moving Averages, MACDs usw.) vor dem Ausführen eines Breakout-Trades kann die Strategie-Gewinnrate erheblich verbessern.
Dynamische Risiko-Gewinn-VerhältnisDie derzeitige Strategie verwendet ein festes Risiko-Gewinn-Verhältnis von 1 zu 3, wobei eine Anpassung an die dynamischen Marktschwankungen in Betracht gezogen werden kann, beispielsweise durch die Verwendung von konservativeren Zielen in sehr volatilen Märkten.
Zeit-FilterDie Zeit-Filter-Bedingungen werden hinzugefügt, um zu vermeiden, dass die Börsen zu Zeiten des Öffnens, Schließens oder der besonders geringen Volatilität handeln.
Teilweise Stoppmechanismus: Realisieren Sie die Segmentierung der Gewinnfunktion, indem Sie einen Teil der Positionen auslöschen, wenn der Preis ein bestimmtes Ziel erreicht, damit die verbleibenden Positionen den Trend verfolgen und die Gesamtprofitabilität verbessern.
AnpassungsparameterDie Strategie wird von einem festen Parameter (z. B. 15-Minuten-Zyklus) in einen dynamischen Parameter umgewandelt, der sich automatisch an die Marktbedingungen anpasst, um die Strategie besser an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen.
Bestätigung des TransaktionsvolumensDie Einbindung von Transaktionsvolumen-Analysen, um sicherzustellen, dass ein Preisbruch mit ausreichend Transaktionsvolumen einhergeht, verbessert in der Regel die Zuverlässigkeit des Signals für einen Durchbruch.
Diese Optimierungsrichtungen zielen hauptsächlich darauf ab, die Gewinnrate und Stabilität der Strategie zu verbessern, während ihre Kernvorteile wie das klare Risikomanagement und die Mehrzyklus-Synchronität beibehalten werden. Durch die Einführung von mehr Marktfaktoren kann die Wahrscheinlichkeit für den Erfolg jedes Handels erhöht werden, indem falsche Signale reduziert werden.
Zusammenfassen
Das “15-Minuten-Breakout-Multizyklus-Synchronisations-Strategie-basierte Risiko-Gewinn-Verhältnis-Optimierung-Modell” ist ein klar strukturiertes, logisch strenges, quantitatives Handelssystem, das durch die Kombination von Preisinformationen aus verschiedenen Zeitperioden die Dynamikchancen nach dem Durchbruch erfasst. Obwohl die Strategie nicht sehr erfolgreich ist (etwa 30%), wurden die erwarteten positiven Erträge durch ein sorgfältig konzipiertes 1: 3-Risiko-Gewinn-Verhältnis-Mechanismus erzielt.
Die Kernvorteile der Strategie liegen in ihrer strengen Risikokontrolle, klaren Ein- und Ausstiegsregeln und einer synchronisierten Analyse mit mehreren Zyklen. Das Hauptrisiko kommt von der psychologischen Belastung durch falsche Durchbruchsignale und niedrige Gewinnraten. Die zukünftige Optimierungsrichtung sollte sich auf die Verbesserung der Signalqualität, die Verringerung von falschen Durchbruchshandlungen konzentrieren und die Hinzufügung von Trendfilter und Dynamikparameter-Anpassungsfunktionen berücksichtigen.
Für quantitative Händler, die mittel- oder kurzfristige Handelsmöglichkeiten suchen, ist dies ein grundlegender Strategie-Rahmen, der in Betracht gezogen werden sollte und der entsprechend der individuellen Risikopräferenzen und der Handelsziele weiter angepasst und optimiert werden kann.
/*backtest
start: 2025-03-23 00:00:00
end: 2025-03-24 21:00:00
period: 15m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("15-min Breakout via 2-min Candle (R:R=1:3)",
overlay=true,
initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=10)
//-----------------------------------------------------
// 1) Retrieve 15-min high/low & time via request.security
//-----------------------------------------------------
fifteenHigh = request.security(syminfo.tickerid, "15", high)
fifteenLow = request.security(syminfo.tickerid, "15", low)
time15 = request.security(syminfo.tickerid, "15", time)
//-----------------------------------------------------
// 2) Store the most recent closed 15-min bar's high/low
//-----------------------------------------------------
// We use a var variable (stored over time) and update it
// whenever a NEW 15-min bar is detected.
var float last15High = na
var float last15Low = na
// A new 15-min bar (in the "15" series) is indicated when time15 changes.
bool new15bar = time15 != time15[1]
// Update high/low when a new 15-min bar starts
if new15bar
// [1] = previous closed 15-min bar value
last15High := fifteenHigh[1]
last15Low := fifteenLow[1]
//-----------------------------------------------------
// 3) Long position: 2-min close > most recent closed 15-min high
//-----------------------------------------------------
bool longCondition = not na(last15High) and close > last15High
if longCondition
// Entry is 2-min close
float stopPrice = last15Low
float risk = close - stopPrice
float takeProfit = close + 3 * risk
strategy.entry("Long Breakout", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit (SL/TP)", "Long Breakout", stop=stopPrice, limit=takeProfit)
//-----------------------------------------------------
// 4) Short position: 2-min close < most recent closed 15-min low
//-----------------------------------------------------
bool shortCondition = not na(last15Low) and close < last15Low
if shortCondition
float stopPrice = last15High
float risk = stopPrice - close
float takeProfit = close - 3 * risk
strategy.entry("Short Breakout", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit (SL/TP)", "Short Breakout", stop=stopPrice, limit=takeProfit)